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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 대학도서관 사서의 계속교육 효과성을 교육에서 습득한 지식과 기술을 적용하려는 의도인 학습전이에 두고, 이에 영향을 미치는 요인을 도출하여 이들의 관계를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 계속교육 참여 경험이 있는 대학도서관 사서를 대상으로 설문조사를 통한 통계적 분석을 실시하였다. 분석 결과, 사서 계속교육이 도서관 실무에 효과적으로 적용되기 위해 계속교육의 프로그램 특성뿐만 아니라 학습자 특성, 조직 환경적 특성이 중요한 요인으로 나타났다. 이는 계속교육의 사전 및 사후 활동을 개별 대학도서관이 조직차원에서 관리하여야 함을 시사한다. 따라서 학습전이 영향요인을 기반으로 한 대학도서관 조직 차원의 사서 계속교육 운영 방안을 제안하였다.
Abstract
This study aims to identify factors to the effectiveness of librarians’ continuing education, which is regarded as learning transfer, and to examine the relationship between the effectiveness and the factors identified. Learning transfer is defined as an intention to apply the lessons learned in the education to the learner’s practice. For this purpose, a questionnaire survey was conducted to investigate continuing education experiences of university librarians. Findings indicate that characteristics of individual librarians, educational program, and organizational environment have to be taken into consideration to manage librarians’ continuing education effectively. Therefore, it is suggested that the university library as an organization should control pre- and post-activities of continuing librarians’ education at the library in order to maximize the learning transfer as the effectiveness of the education. Suggestions are developed with factors to the learning transfer to improve the effectiveness.
초록
본 연구는 Figshare를 통해 공유되고 있는 문헌정보학분야 연구데이터의 유형, 주제, 공개 수준 등을 분석하고 재사용성이 상대적으로 높은 데이터의 특성을 통계적으로 해석해 보았다. 분석 결과 데이터의 유형은 dataset과 paper 유형이, 주제 분야는 open access와 research data가 가장 많은 비중을 차지하였으며, 70%에 가까운 연구데이터가 pdf와 같이 편집과 재사용이 원활하지 않은 형태로 공개되어 있는 것으로 조사되었다. 또한 연구데이터의 특성과 활용 정도간의 관계 분석 결과, 주제에 있어서는 APC(Article Processing Charge)를 비롯한 open access 영역이 가장 많이 활용되고 있는 것으로 나타났으며, 데이터 유형에 있어서는 paper의 활용도가 가장 높은 것으로 나타났다.
Abstract
This study analyzed the type, subject and open level of research data in the field of library and information science field shared by Figshare, and statistically analyzed the characteristics of data with relatively high recyclability. The results of the analysis showed that datasets and papers were most common data types, and open access and research data were the most common keywords of data, and that 70% of the data were published in a form that can not be processed mechanically such as pdf. As a result of analysis of the relationship between characteristics of research data and degree of sharing, open access areas such as APC (Article Processing Charge) were found to be most common in the subject. However in data type, gray literature such as paper found to be highly utilized rather than dataset.